Während einer meiner Masterclasses zur Datenstrategie machte ein Teilnehmer eine bemerkenswerte Bemerkung: „Unser Programm zur digitalen Transformation hindert uns daran, eine vernünftige Datenstrategie zu implementieren. Jedes Mal, wenn sich die digitale Landschaft modernisiert, werden unsere datengesteuerten Bemühungen komplizierter.“ Dies mag zwar kontraintuitiv klingen, wirft aber ein Licht auf die oft angespannte Beziehung zwischen der „Datenwelt“ und der „IT-Welt“. In vielen Unternehmen scheinen diese beiden Welten in getrennten Universen zu existieren, jede mit ihren eigenen Prioritäten und Herausforderungen.

Diese Situation ist paradox. Einerseits investieren Unternehmen Ressourcen in vage definierte Programme zur digitalen Transformation, um ihre Geschäftsabläufe zu revolutionieren, Prozesse zu rationalisieren und neue Wachstumsmöglichkeiten zu erschließen. Andererseits sind viele Unternehmen trotz der Bezeichnung „digital“ noch nicht wirklich datengesteuert. Stattdessen sehen wir oft eine vertraute Kluft – ein „hyperdigitalisiertes Front-End“, das glatte Oberflächen und benutzerfreundliche Erfahrungen präsentiert, während das „Back-End“ damit kämpft, die Datenflut zu bewältigen. Diese Diskrepanz behindert die Innovation, bremst das Wachstum und verhindert, dass Unternehmen das volle Potenzial ihrer digitalen Investitionen ausschöpfen können.
Dieser Artikel untersucht dieses Paradoxon und zeigt auf, warum die digitale Transformation und eine datenzentrierte Kultur nicht nur miteinander verwoben, sondern auch für den langfristigen Erfolg unerlässlich sind. Wir befassen uns mit den häufigen Fallstricken, die zu dieser Kluft zwischen Front-End und Back-End führen, und schlagen Strategien zur Überbrückung der Kluft vor, indem wir einen ganzheitlichen Ansatz fördern, der digitale Tools mit datengesteuerten Entscheidungen in Einklang bringt. Mit einer umfassenden Datenstrategie können Unternehmen die wahre Kraft der digitalen Transformation freisetzen.
Digitale Transformation
Die digitale Transformation wird oft als Wundermittel für Unternehmenswachstum und Effizienz gepriesen. Definiert als die Integration digitaler Technologien in alle Bereiche eines Unternehmens, die dessen Arbeitsweise grundlegend verändert, verspricht dieser Prozess, die Interaktion mit Kunden neu zu gestalten, Abläufe zu rationalisieren und neue Wege für Innovationen zu erschließen. Untersuchungen des MIT Center for Digital Business (auf die sich Kalra et al. beziehen) legen nahe, dass Unternehmen, die sich der digitalen Transformation verschrieben haben, 26 % profitabler sind und eine um 12 % höhere Marktbewertung aufweisen als ihre Branchenkollegen.

Laut „The Digital Transformation Handbook“ besteht das ultimative Ziel der digitalen Transformation darin, digitale Unternehmen zu schaffen – Organisationen, die Technologien nutzen, um ihre Geschäftsmodelle, Angebote, Kundenbeziehungen und internen Abläufe kontinuierlich weiterzuentwickeln. Diese Entwicklung ist fortlaufend und spiegelt das rasante Tempo des technologischen Fortschritts wider. Für Unternehmen stellt sich nicht mehr die Frage, ob sie sich verändern sollen, sondern wie sie dies effektiv tun können.
Wie in „A Field Guide for Digital Transformation“ beschrieben, umfasst eine Transformation zwei Schlüsseldimensionen:
- Externe Transformation: Revolutionierung der Art und Weise, wie ein Unternehmen mit der Außenwelt interagiert, insbesondere im Hinblick auf die Wahrnehmung und das Engagement der Kunden. Dies kann die Verbesserung der Online-Präsenz, die Personalisierung von Kundenerlebnissen und die Nutzung sozialer Medien für Marketing und Kommunikation umfassen. Dies kann zu einer höheren Kundenzufriedenheit, einer größeren Marktreichweite und letztlich zu höheren Umsätzen führen.
- Interne Transformation: Die Neugestaltung interner Abläufe, die häufig eine verstärkte Zusammenarbeit zwischen Abteilungen sowie zwischen Menschen und Maschinen erfordert. Dies kann die Implementierung von Automatisierung zur Verringerung manueller Aufgaben, die Nutzung von Datenanalysen für datengestützte Entscheidungsfindung und die Einführung agiler Methoden zur Förderung von Innovationen beinhalten. Durch die Optimierung interner Prozesse können Unternehmen ihre Effizienz steigern, Kosten senken und ihre allgemeine Agilität erhöhen.
Die digitale Transformation kann, wenn sie strategisch angegangen wird, ein starker Katalysator für Wachstum und Innovation sein. Indem sie sich digitale Technologien zu eigen machen und ihre Geschäftsmodelle anpassen, können sich Unternehmen für den Erfolg in einer zunehmend digitalen Welt positionieren.
Die datengesteuerte Revolution einleiten
Die digitale Transformation wirkt als Katalysator für datengesteuerte Initiativen, indem sie Organisationen auf automatisierte und digitalisierte Prozesse umstellt. Indem sie ineffiziente manuelle Arbeitsabläufe (die oft durch Tabellenkalkulationen und Schatten-IT-Lösungen gesteuert werden) durch optimierte digitale Systeme ersetzen, beginnen Unternehmen ganz natürlich, große Mengen an strukturierten Daten zu erfassen und zu speichern. Diese Fülle an Informationen ist die Grundlage für eine Reihe von datengesteuerten Initiativen, die neue Möglichkeiten für Wachstum und Optimierung eröffnen:
- Datengesteuertes Management: Die Einführung von Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs) auf der Grundlage von Echtzeitdaten ermöglicht es Managern, fundierte Entscheidungen zu treffen, anstatt sich auf ihre Intuition zu verlassen. Mit diesem datengesteuerten Ansatz können Unternehmen den Fortschritt bei der Erreichung strategischer Ziele verfolgen, verbesserungswürdige Bereiche identifizieren und Herausforderungen proaktiv angehen.
- Operative Berichterstattung: Durch die Überwachung von Prozessen mittels taktischer und operativer Berichte können Unternehmen Parameter wie Prozesseffizienz, Effektivität und Produktqualität bewerten. Diese datengesteuerte Feedbackschleife ermöglicht eine kontinuierliche Verbesserung und stellt sicher, dass die Prozesse für maximalen Output und Wert optimiert werden.
- Künstliche Intelligenz (KI): KI-Algorithmen gedeihen mit Daten. Durch den Zugriff auf große strukturierte und unstrukturierte Datensätze kann KI verborgene Muster aufdecken, sich wiederholende Aufgaben automatisieren und sogar kreative Inhalte durch generative KI generieren. Die digitale Transformation bildet die Grundlage für die Einführung von KI und ermöglicht es Unternehmen, die Leistung des maschinellen Lernens für verschiedene Anwendungen zu nutzen.
- Digitale Zwillinge: Die durch die digitale Transformation ermöglichte Datenerfassung in Echtzeit erlaubt die Erstellung digitaler Zwillinge – virtuelle Nachbildungen von physischen Systemen oder Prozessen. Diese digitalen Repräsentationen können zur Überwachung, Analyse, Simulation und Optimierung von Abläufen in einer sicheren und kontrollierten Umgebung verwendet werden, was zu höherer Effizienz und geringerem Risiko führt.

Im Grunde sind die digitale Transformation und datengesteuerte Initiativen zwei Seiten derselben Medaille. Eine erfolgreiche digitale Transformation erzeugt nicht nur wertvolle Daten, sondern fördert auch eine datenzentrierte Kultur innerhalb des Unternehmens. Diese Kultur legt den Schwerpunkt auf datengestützte Entscheidungsfindung und befähigt die Mitarbeiter, Daten zu nutzen, um Probleme zu lösen, Chancen zu erkennen und Innovationen voranzutreiben.
Umgekehrt sind Daten das Lebenselixier der digitalen Transformation. Ohne ein klares Verständnis dafür, wie man Daten sammelt, analysiert und nutzt, werden Unternehmen Schwierigkeiten haben, den vollen Nutzen aus ihren digitalen Investitionen zu ziehen. Ein datengesteuerter Ansatz ist unerlässlich, um Engpässe zu erkennen, die Auswirkungen digitaler Initiativen zu messen und sicherzustellen, dass die Technologie ihr volles Potenzial ausschöpft.
Theorie und Praxis
Trotz des Hypes bleibt die Realität der digitalen Transformation oft hinter den Erwartungen zurück. Der Begriff selbst ist vage, umfasst verschiedene Initiativen und lässt einen klaren Fokus vermissen. Viele Unternehmen setzen „digitale Transformation“ fälschlicherweise mit der einfachen Einführung neuer IT-Systeme gleich und vernachlässigen dabei die entscheidenden Aspekte Menschen, Prozesse und Change Management. Diese Fehleinschätzung führt häufig dazu, dass auffällige IT-Frontend-Lösungen gegenüber einem robusten Datenmanagement bevorzugt werden, was die Kluft zwischen der versprochenen Revolution und den tatsächlichen Ergebnissen weiter vergrößert.
Vorne die Party, hinten die Brandbekämpfung
Viele digitale Umgestaltungen konzentrieren sich auf die Schaffung eines „hyperdigitalisierten Frontends“, das mit eleganten Schnittstellen und benutzerfreundlichen Erfahrungen aufwartet. In dieser Front-End-Welt scheint es ein Fest der Innovation zu sein. Modernste Tools werden implementiert, Prozesse werden automatisiert, und die Benutzer freuen sich über die neu gewonnene Effizienz. Jede Abteilung präsentiert stolz ihre eigene hochmoderne Technologie, die scheinbar in perfekter Harmonie funktioniert. Doch unter dieser Fassade des Erfolgs schwelt eine Krise.
Diese Front-End-Welt steht im Gegensatz zur rauen „Back-End“-Realität, in der es oft schwierig ist, die Datenflut zu bewältigen. Das Back-End wird von Integrationsproblemen geplagt, die es erschweren, Daten zu konsolidieren und aussagekräftige Berichte zu erstellen. Kritische Informationen, die für eine datengestützte Entscheidungsfindung erforderlich sind, werden entweder übersehen oder nur unregelmäßig erfasst. Ehrgeizige KI-Projekte scheitern an der unzureichenden Datenqualität oder ‑verfügbarkeit. Die Frustration steigt, da das Datenteam die Hauptlast der Schuld trägt und unrealistischen Anforderungen ausgesetzt ist, Probleme zu „beheben“, die auf systemische Probleme zurückzuführen sind.

Es handelt sich nicht nur um eine Geschichte zweier Realitäten, sondern um eine tiefgreifende, miteinander verbundene Krise. Das auffällige Frontend ist auf einem fragilen Fundament aus vernachlässigtem Datenmanagement aufgebaut. Die Probleme im Backend sind eine direkte Folge dieses Versäumnisses, und wenn sie nicht behoben werden, kann die gesamte Initiative zur digitalen Transformation unter dem Gewicht ihrer eigenen Widersprüche zusammenbrechen.
Das Rad des Chaos
Die „Illusion einer digitalen Transformation“ kann sich schnell zu einem Teufelskreis entwickeln, der oft als „Rad des Chaos“ bezeichnet wird (siehe „Generation 10x: Nicht noch eine digitale Transformation“). In dem verzweifelten Bemühen, die wachsende Diskrepanz zu beseitigen, suchen Unternehmen oft Hilfe bei neuen Technologieführern oder externen Beratern. Diese Interventionen führen jedoch oft zu einer weiteren Runde IT-zentrierter Projekte, die die grundlegenden Probleme nicht lösen. Der Kreislauf wiederholt sich: CIOs werden ausgetauscht, Berater eingestellt, und die Ursachen des Problems bleiben unangetastet.

Meiner Erfahrung nach kann dieses Rad des Chaos eine besonders verheerende Wirkung auf die Belegschaft der Organisation haben. Wenn Projekte ins Stocken geraten und die Frustration zunimmt, entscheiden sich immer wiederkehrende Mitarbeiter, desillusioniert durch den mangelnden Fortschritt und die Drehtür in der Führung, oft dafür, das Unternehmen zu verlassen. Diese Abwanderung von Talenten hinterlässt ein Vakuum, das von Beratern gefüllt wird, die zwar eine vorübergehende Entlastung bieten, denen aber das institutionelle Wissen und das langfristige Engagement fehlen, das für einen sinnvollen Wandel erforderlich ist. Das Ergebnis ist eine Abhängigkeit von externen Ressourcen, die die Herausforderungen der Organisation weiter verschärft und den Kreislauf der Dysfunktion fortsetzt.
Die Grundursache: Mangelndes Verständnis der Daten
Um die trügerische Illusion des Fortschritts zu überwinden und aus dem „Rad des Chaos“ auszubrechen, müssen Unternehmen ihren Fokus von der bloßen Implementierung neuer Technologien auf die Förderung einer datenzentrierten Kultur und die Einführung einer robusten Datenstrategie verlagern. Dazu müssen die Ursachen für die Trennung zwischen Front-End und Back-End beseitigt und sichergestellt werden, dass Daten während des gesamten digitalen Transformationsprozesses als strategisches Gut behandelt werden.

Viele Herausforderungen bei Programmen zur digitalen Transformation sind auf ein mangelndes Verständnis und mangelnde Kommunikation zwischen Unternehmen, Softwareentwicklung, Datenteams und vielen anderen zurückzuführen. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass alle an einem digitalen Transformationsprojekt beteiligten Parteien ein klares Verständnis der Rolle von Daten, ihrer Bedeutung und der spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen im Zusammenhang mit der Arbeit mit Daten haben.
Hier sind einige häufige Missverständnisse, die ich erlebt habe, und wie man sie ausräumen kann:
- Zugänglichkeit der Daten: Geben Sie der Datenintegration von Anfang an Priorität, wenn Sie neue Tools beschaffen oder implementieren. Verstehen Sie die technologischen Möglichkeiten sowohl des neuen Tools als auch der bestehenden Datenplattform, um eine nahtlose Datenextraktion zu gewährleisten. Offene Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den Teams sind der Schlüssel zur Vermeidung von unerwarteten Hindernissen.
- Datenanforderungen: Definieren Sie die Datenanforderungen für jeden Anwendungsfall durch eine enge Zusammenarbeit zwischen den Geschäftsinteressenten und den Datenteams bzw. Datenverwaltern eindeutig. Vermeiden Sie vage Anfragen nach „allen Daten“ und stellen Sie sicher, dass jeder die spezifischen Datenelemente versteht, die für eine rationelle Erfassung und Analyse erforderlich sind.
- Datenänderungen: Berücksichtigen Sie bei der Tool-Auswahl und ‑Implementierung die Möglichkeiten zur Verwaltung von Datenänderungen. Nicht alle Front-End-Tools erleichtern die Erkennung von Datenänderungen, die für die Optimierung der Datenverarbeitung in Plattformen entscheidend sind. Eine proaktive Planung gewährleistet effiziente Datenpipelines und vermeidet Unterbrechungen.
- Datenverträge: Erkennen und dokumentieren Sie implizite Datenverträge zwischen Front-End-Tools und Datenplattformen. Änderungen der Toolstruktur oder der Datenformate können diese Verträge stören. Proaktive Kommunikation, regelmäßige Tests und Versionskontrolle können die Datenintegrität aufrechterhalten und kostspielige Ausfälle verhindern.
Als Leiter von Datenteams in verschiedenen Organisationen und Kulturen habe ich diese Missverständnisse aus erster Hand miterlebt. Das extremste Beispiel war ein vierjähriges ERP-Implementierungsprojekt, das über Nacht durchgeführt wurde, mit der Erwartung, ein Data Warehouse schnell mit unzugänglichen Datenbanken zu verbinden, obwohl weder Dokumentation noch Datenmodellkenntnisse vorhanden waren. Jede Besprechung mit den Beteiligten endete in einer Pattsituation; das fehlende Verständnis für die Sichtweise des jeweils anderen machte aus der „schnellen DWH-Anbindung“ ein weiteres mehrjähriges Unterfangen, das die Fähigkeit des Unternehmens zur Nutzung der Daten für Erkenntnisse und Entscheidungsfindung verzögerte.
Eine ganzheitliche Datenstrategie
Eine ganzheitliche Datenstrategie ist der Schlüssel zur Überwindung der Kluft zwischen der „Datenwelt“ und dem Rest des Unternehmens. Auch wenn eine umfassende Diskussion der Datenstrategie einen eigenen Artikel rechtfertigt, sind im Kontext der digitalen Transformation einige Schlüsselelemente von wesentlicher Bedeutung:
- Eine Roadmap mit datengesteuerten Initiativen, die durch eine Kombination aus Top-down-Planung und Bottom-up-Innovation an die sich verändernden Geschäftsanforderungen angepasst werden können.
- Eine klare Darstellung, wie jede Initiative auf der Roadmap direkt zur Verwirklichung der übergreifenden Geschäftsstrategie beiträgt.
- Ein Rahmen von Kennzahlen zur objektiven Messung der Auswirkungen und des Fortschritts Ihrer datengesteuerten Strategie, um Verantwortlichkeit und kontinuierliche Verbesserung zu gewährleisten.
Wenn wir einem Programm zur digitalen Transformation eine Datenstrategie hinzufügen, können wir den Begriff in „datengesteuerte digitale Transformation“ ändern. Nach der Definition von Belhadi et al. ist eine datengesteuerte digitale Transformation ein grundlegender Prozess, der durch die innovative Nutzung von Datenanalysefunktionen zur radikalen Verbesserung der Unternehmensleistung ausgelöst wird. Diese Transformation wird durch die riesigen Daten angetrieben, die im Umfeld des Unternehmens generiert werden, und führt zu transformativen Veränderungen, die durch die Fähigkeit des Unternehmens, Informationen effektiv zu verarbeiten, erleichtert werden.
Roadmap
Der Eckpfeiler einer jeden Datenstrategie ist ein mehrstufiger Fahrplan. Diese Roadmap umfasst sowohl die Strategie- als auch die Anwendungsebene und gewährleistet die Abstimmung zwischen übergreifenden Datenzielen und spezifischen Initiativen.
- Strategischer Fahrplan: Hier werden die grundlegenden Initiativen beschrieben, die zur Verbesserung der Datenreife innerhalb der Organisation erforderlich sind. Dazu können Data-Governance-Initiativen wie Datenqualitätsmanagement, Rollen und Verantwortlichkeiten, Datenethik und Datenschutz, Datenprozesse und andere Schlüsselbereiche gehören. Eine solche Initiative könnte darin bestehen, die Datenkompetenz im gesamten Unternehmen zu verbessern, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter den Wert von Daten verstehen und sie effektiv für die Entscheidungsfindung nutzen können.
- Anwendungsfall-Roadmap: Diese konzentriert sich auf spezifische datengesteuerte Anwendungsfälle, wie Berichte, KI-Modelle oder datengesteuerte Tools. Diese Anwendungsfälle sollten direkt zum Erreichen von Geschäftszielen beitragen.

Die beiden Roadmaps sind miteinander verbunden, wobei strategische Initiativen oft als Voraussetzung für eine erfolgreiche Implementierung von Anwendungsfällen dienen. Ein Anwendungsfall zur Implementierung eines generativen KI-Modells, das Ausschreibungsunterlagen zusammenfasst und analysiert, würde beispielsweise strategische Initiativen erfordern, um die strukturierte Verfügbarkeit von Ausschreibungsunterlagen zu gewährleisten und Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien zum Schutz sensibler Informationen festzulegen.
Letztendlich sollte die Datenstrategie so konzipiert sein, dass sie die Verwirklichung der breiteren Unternehmensstrategie und ‑ziele unterstützt und beschleunigt.
Top-Down und Bottom-Up
Die wirksamsten Datenstrategien sind dynamisch und werden ständig weiterentwickelt, um sich an neue Herausforderungen und Möglichkeiten anzupassen. Diese Dynamik lässt sich am besten durch eine Mischung aus Top-down- und Bottom-up-Ansätzen erreichen.
- Top-Down: Die Führung definiert die Vision, schafft die Grundlage für Data Governance und investiert in Initiativen zur Datenkompetenz, um das Bewusstsein für den Wert von Daten zu erhöhen.
- Von unten nach oben: Mit zunehmender Datenkompetenz werden die Mitarbeiter befähigt, innovative Ideen und Initiativen für die Nutzung von Daten zur Steigerung des Geschäftswerts zu entwickeln. Diese Ideen werden dann mit Hilfe eines Portfoliomanagement-Ansatzes bewertet und nach Prioritäten geordnet, um sicherzustellen, dass die Projekte auf die strategischen Ziele abgestimmt sind und greifbare Ergebnisse liefern.
Dieser duale Ansatz, der von der „Strategie-Safari“ von Mintzberg et al. inspiriert ist, erkennt an, dass Strategie nicht nur aus bewusster Planung entsteht, sondern auch aus der kreativen Energie und den Einsichten von Einzelpersonen im gesamten Unternehmen.

Die strategische Führung ist entscheidend für die Balance zwischen diesen beiden Ansätzen. Durch die Überwachung des Fortschritts, die Identifizierung von Hindernissen und die entsprechende Anpassung der Daten-Roadmap stellen die Führungskräfte sicher, dass die Datenstrategie auf die sich entwickelnden Bedürfnisse des Unternehmens abgestimmt bleibt. Durch diese kontinuierliche Anpassung wird sichergestellt, dass die Datenstrategie ein lebendiges Dokument bleibt, das zu laufenden Verbesserungen und zur Wertschöpfung beiträgt.
Metriken und Follow-up
Um den Erfolg und die kontinuierliche Verfeinerung Ihrer Datenstrategie zu gewährleisten, ist es unerlässlich, sich selbst zu ernähren und die Auswirkungen Ihrer datengesteuerten Initiativen anhand von Daten zu messen. Zu den wichtigsten Metriken, die Sie verfolgen sollten, gehören:
- Grad der Anwendungsfallrealisierung: Überwachen Sie den Fortschritt und die Pünktlichkeit jeder datengesteuerten Anwendungsfallimplementierung, um Engpässe zu identifizieren und Ihre Datenbereitstellungspipeline zu optimieren.
- Geschulte Datenmitarbeiter: Verfolgen Sie die Anzahl der in Datenkompetenz geschulten oder zertifizierten Mitarbeiter, um den Erfolg Ihrer Datenkompetenz-Initiativen und das Wachstum der Datenkompetenz innerhalb Ihrer Organisation zu messen.
- Datenqualität: Implementieren Sie KPIs zur Überwachung von Datenqualitätstrends, um sicherzustellen, dass Ihre Daten korrekt, vollständig und konsistent bleiben und eine zuverlässige Entscheidungsfindung ermöglichen.
- Erzielter Wert: Messen Sie den tatsächlichen ROI für jeden Datenanwendungsfall, um die anfänglichen Annahmen zu validieren und Ihre Fähigkeit zu verbessern, den zukünftigen ROI für nachfolgende Projekte abzuschätzen.
Durch die sorgfältige Verfolgung dieser Metriken schaffen Sie eine datengesteuerte Feedbackschleife, die es Ihnen ermöglicht, die Effektivität Ihrer Datenstrategie zu bewerten, verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren und dem gesamten Unternehmen den greifbaren Wert Ihrer datengesteuerten Initiativen zu demonstrieren.
Schlussfolgerungen
Der Weg zu einer echten digitalen Transformation ist voller Herausforderungen, die oft durch eine trügerische Kluft zwischen auffälligen Front-End-Innovationen und einem vernachlässigten Back-End-Datenmanagement gekennzeichnet sind. Die digitale Transformation verspricht zwar erhebliche Effizienz- und Wachstumsfortschritte, ihr volles Potenzial kann jedoch nur durch die Integration einer soliden Datenstrategie ausgeschöpft werden.
Unternehmen müssen erkennen, dass digitale Tools allein nicht ausreichen. Die wahre Kraft der digitalen Transformation liegt in der Förderung einer datenzentrierten Kultur, die auf einer nahtlosen Datenintegration aufbaut, in der Förderung von Datenkompetenz auf allen Ebenen und in der Umsetzung einer dynamischen Datenstrategie, die mit den allgemeinen Geschäftszielen in Einklang steht.
Die Integration einer ganzheitlichen Datenstrategie in Ihr Programm zur digitalen Transformation ist unerlässlich. Sie legt den Grundstein für die Realisierung von Datennutzungsfällen, die Ihr Geschäftsmodell weiter innovieren und Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen können. Dazu gehört, dass sowohl Top-Down-Führungsaufgaben als auch Bottom-Up-Initiativen priorisiert werden, um eine kollaborative Umgebung zu schaffen, in der datengesteuerte Entscheidungsfindung gedeiht.
Bei der Ausarbeitung einer Datenstrategie ist es entscheidend, ein Gleichgewicht zwischen technologischen Lösungen und grundlegenden Praktiken zu finden. Technologie ist zwar ein leistungsfähiges Hilfsmittel, aber die Schaffung einer soliden Grundlage ist von größter Bedeutung. Dieser Ansatz hilft, das „Rad des Chaos“ zu vermeiden und stellt sicher, dass Technologieinvestitionen zielgerichtet und effektiv sind. Je weiter Ihr Unternehmen auf dem Weg zur Datenerfassung voranschreitet, desto mehr wird die Technologie zwangsläufig eine wichtige Rolle spielen. Um Ihre strategischen Datenziele zu erreichen, sollten Sie sich von Experten beraten lassen und sich auf qualifizierte Technologieträger verlassen. Aufkommende Trends wie Datenkatalog-Tools, Data-Mesh-Architekturen und KI-gestützte Data Governance können dazu beitragen, eine solide technologische Grundlage für Ihr datengesteuertes Unternehmen zu schaffen.
Denken Sie daran: Technologie ist ein Mittel zum Zweck, nicht der Zweck selbst. Wenn Sie grundlegende Praktiken in den Vordergrund stellen und die Technologie auf Ihre strategischen Ziele abstimmen, können Sie die Macht der Daten nutzen, um Innovation, Effizienz und nachhaltiges Wachstum voranzutreiben.
Quelle: medium.com